3日間コースということもあり、ボリューム満点の内容でしたが、説明がわかりやすく、手を動かす演習も多数あり、適宜、質問できる運営体制でしたため、理解を進めていくことができました。テキストも読みやすく復習もしやすかったです。
今後、データ分析に取り組んでいくに向けての様々な知識を得ることができ、とても有意義なトレーニングでした。
【日本版第33回参加者】
データ分析における重要な観点に就いて、限られた時間の中で集中して学ぶことができました。
また実際に手を動かしながら作業をする機会を頂いたことで、Exploratoryの活用法に就いて実務的なシーンをイメージしながら習得することができました。
3日間を通じ、データ分析の可能性に触れる非常に貴重な機会となったと確信しています。
【日本版第33回参加者】
「データサイエンスが好きになるきっかけ」
弊社では、データ利活用を経営上の重要戦略テーマと位置付け、昨年11月にデータサイエンス部門を発足しました。私はその一員に任命されましたが、統計学についての知識は全くない初心者として、ブートキャンプに参加しました。そんな私でも分かりやすく丁寧に教えて頂き大変ありがたく思いました。また、文系でもできるデータサイエンスというコンセプトにも非常に共感致しました。
ブートキャンプ参加前はExploratoryを使っていけるか不安でしたが、ブートキャンプで実践的な使い方を学んで、今後は建設コストの実績値と社会情勢を鑑みた理論値の算出等に活用していきたいと考えます。
なによりもデータで様々なことを読み解いていく、という同じ志を持った仲間やExploratory社の方々に会ってお話できたことが自分自身の糧、励みとなり嬉しく思いました。きっと学問や理論から始めると、データサイエンスが嫌いになってしまったと思いますが、ブートキャンプはデータサイエンスが好きになるきっかけになりました。
【日本版第33回参加者】
業務で金融市場の多くのデータに触れる中で、もう一歩踏み込んだデータ分析ができないものかと考えていました。興味本位でRやPythonをネットの指南書通りに触ってみたこともありますが、途中で頓挫。
本を読むより手を動かしたかったので、事業会社や財団法人などが実施する統計ワークショップを時々ウオッチしていましたが、コレといったものに出会えず(実施期間が長期、言語学習に関する配分が多いなど)・・・・。
そんな中、データ・サイエンス界隈のtwitter(現「X」)を眺めていて、西田CEOのイベント通知が目に留まりました。そこでExploratoryを調べ始め、エイヤと参加してみたのですが正解でした。
濃厚な3日間は適度に脳を酷使し、他業界の方々との交流は良い刺激になりました。エンジニアの方はRやPythonを深堀りすれば更に応用が利くのでしょうけど、自分のような文系人間(法学部卒)でも、プログラミング言語に関する学習を省略することで「データと意思決定」だけに注力できたのは得難い経験だったと感じています。 もっと早く参加したかったですね。
【日本版第33回参加者】
統計学については大学の授業で少しだけやっていたのですが、数式やグラフの学習が中心で実際のデータを扱うことがなかったので、あまり理解することができませんでした。
ブートキャンプでは、データを扱う上での最低限必要な基礎や可視化の仕方を学んだ上で、実際のデータを扱って、Exploratoryを触りながら、データの活用・各分析手法について楽しく学ぶことができました!
また、わからないところがあった時にも、質問に対して丁寧に答えていただき、ありがとうございました!
あまり普段からデータを触っていない人もスッと入りやすく、おすすめできる講座だと思いました。
【日本版第32回参加者】
統計の基礎から回帰分析やデータ予測まで幅広く学ぶことができました。
例題を用いて解説して下さったため、どのようなシーンで活用すると良いかイメージしやすかった点も良かったです。
ブートキャンプ終了後、データ分析の際にExploratoryの機能が有用ではないかと思い、早速取り入れてみることができました。
ツール上から質問できる機能があったり、オンボーディングのご案内を頂いたりと、ブートキャンプ後も業務に活用できるよう、サポートが充実していると感じました。
【日本版第32回参加者】
データの可視化から機械学習モデルを用いた予測まで、データサイエンスの様々なテーマについて学ぶことができました。
例題や図を用いた説明も分かりやすく、今までデータサイエンスに触れてこなかった人にとっても理解しやすいものだと感じました。
各テーマには演習問題が用意されていたので、実際に自分の手を動かしたり他の受講者と議論したり、楽しみながら理解を深めることができました。
【日本版第32回参加者】
機械学習は大学で触れていましたが、統計モデルなどの統計的な手法に触れることは今回が初めてでした。
そのためそれらの知見は全く無い状態からのスタートでしたが、今回のブートキャンプは、例題が豊富なこともあり実際に触りながら様々な手法を学ぶことができました。
また、サンプルデータを触る時間がかなり設けられており、試行錯誤する機会が多く楽しく学ぶことができたことがとても良かったと感じました。
このブートキャンプはデータサイエンスを始めてみたいが、何から始めていいかわからない人にはとてもおすすめだと感じました。
【日本版第32回参加者】
教育に携わる仕事をしています。 最近は、統計教育、データサイエンスというワードが教育現場でも飛び交うようになってきました。 何とか子供達や教師に簡単にわかりやすくチャート等が作れ、分析ができるツールがないかと探していたところExploratoryに出会いました。そして 、手っ取り早く使い方と分析手法を勉強するためにブートキャンプに参加しました。
ブートキャンプではツールの使い方はもちろん、分析の初歩から始まり、応用的なところまで学べました。 スタッフの皆さんは些細なことから丁寧に教えてくれたため、わからないことはありませんでした。 そして講義中の西田さんのジョークが最高!楽しく講義を受けることができました。 さらに、ブートキャンプ後のサポートも最高です。
この経験を仕事に還元していければと思います。 参加してよかったと思います。
【日本版第32回参加者】
社内にある膨大なデータの特徴を捉えるため、これまでデータを整理する事に多くの時間を費やしていました。今回3日間のトレーニングで最も感動したのは、データラングリングでした。操作のしやすさ、痒い所に手が届くとは、正にこのこと!ここまで使いやすい機能を持たせるまでに、開発者の皆様がどれだけの労力を費やされたのかと、心底感動しました。また、トレーニング中にも、参加者からの良い提案をすぐ取り入れて仕様変更されている姿も目の当たりにし、このスピード感の心地よさ、また実務者が開発しているからこその使いやすさとスピード感なんだろうと感じました。日常業務に戻っても、Exploratoryを利用することをデフォルトにして実務に活かしていきたいと思います。
【日本版第31回参加者】
実務として携わってきたデータ分析がより効率的に、そして精度向上に繋がるような知識や、手法を学ぶ事ができた、とてもエキサイティングな3日間となりました。
【日本版第31回参加者】
正しい分析の仕方・考え方から学ぶことができた点が良かったです。業務の中で課題の模索・プロジェクトの推進・決断の際等分析をしたい機会が多いため、活かしていきたいと思います。
【日本版第31回参加者】
数か月前まで営業しかやっていなかった私でもデータ分析から機械学習まで楽しく学ぶことができました。 講義中も疑問に思ったことや悩んだ時にはとてもスピーディーかつ丁寧にサポートに入ってくださるので安心して受講できます。 誰でも統計の知識が身に付く3日間なので、業務で分析などが必要になった新任担当者の方などにもおススメです。
【日本版第31回参加者】
もともとRを使って統計分析のやり方を学んでいたのですが、もっとGUIで便利にできるツールがあると上司から聞き、この度参加いたしました。
実際この3日間参加して最も感じたのは、単にGUIで操作が楽というだけでなく、1つ1つの統計理論が有機的に結びつくような分析フローになっていることでした。
またトレーニングでは、それの元となる統計学の理論的な考え方についても丁寧にご指導いただき、学び直すことができました。
分析をやったことがある方も、これからトライしてみようという方も、理論的なところから実践的なスキルまで身に付くトレーニングだと思います!
【日本版第31回参加者】
統計の基礎からデータサイエンスまで、コンパクトに中身が詰め込まれているにも関わらず、面倒なところはソフトウェアがやってくれるという感動のトレーニングでした。
さすがに高いかな?とか思っていたりしていたのですが、セミナー後に手厚く、個別サポートも頂けており、強制的にデータ・サイエンスの能力が上がっており、心配は吹き飛んでしまいました。ある程度の大量のデータを活用して、問題解決や経営改善したい方には必須のトレーニングだと思います。
【日本版第29回参加者】
インターフェースがもうめちゃくちゃ使いやすくて涙が出るレベルです。
相関を調べたり
線形回帰分析をしたり
ランダムフォレストで機械学習させたり
生存分析で離脱を読んだり
などなどが…!!
超簡単に使える!!使えるぅぅぅぅ!!
めちゃくちゃ分析できるぅぅぅぅぅぅ!!
そしてめちゃめちゃ使いやすいぃぃぃ
私あんまり特定のツールの紹介をしないのですが、
これは本当に感動しました。
【日本版第29回参加者】
もともとWeb解析士の資格もあり、数字やデータからインサイトを読み解くことに関しては興味関心が高い方でしたが、この講座はめちゃくちゃ面白かったです。確かめて、次の一手を考え、実行することのダイナミズムを教えてくれる内容でした。
【日本版第29回参加者】
とても有意義な3日間でした。本などで読んでかじっていた小難しい理論でしたが、プログラミングを省いて素人の私でも分析ができることがとても楽しかったです。アナリティクスにはまることができそうです。
【日本版第5回参加者】
生のデータを使って実際に手を動かしながらフローを体験でき、実践に役立つノウハウを得ることができました。3日間の期間でしたが、Exploratoryを使用し短いサイクルで試行錯誤を繰り返せることで、非常に密度が濃い時間を過ごせました。
【日本版第5回参加者】
業務上、数字を見ることが多くデータサイエンスの分野に興味があり参加させていただきました。3日間で計27時間というハードなブートキャンプ。という印象がありましたが参加してみると全くの素人の自分でも楽しく取り組むことができ、『すごい武器を手に入れた感』を感じました。そして、終始和やかなムードであっという間の3日間を過ごさせていただきました。最後に、このブートキャンプに参加して頂ければExploratoryというプロダクトそしてこの会社の大ファンになることを保証します(笑)
【日本版第5回参加者】
非常に満足度の高いトレーニングでした。
最近、AIや機械学習といったワードが飛び交い、データサイエンス技術やデータサイエンティストが重要視されています。 私自身、機械学習に興味を持ち学習を始め、データサイエンスの重要さと難しさを実感していたところで、本トレーニングに出会いました。 本トレーニングで、データサイエンス活用業務を遂行できるように学習カリキュラムが練られており、様々なデータを様々な手法で分析しました。
エンジニアとは少し違った角度から見える「データの姿」に触れることができ、データサイエンティストのタスクとはどんなものか、ということを実感できました。どう上手く機械学習を適用すると皆ハッピーか?ではなく、どう上手くデータを活用すると皆ハッピーか?がわかるトレーニングだったと感じております。
まだまだスタート地点ですが、ブログやウェブセミナーを交えたアフターフォローも充実しているので、今後もデータ活用のエキスパートとなるべく精進したいと思います。
【日本版第5回参加者】
可視化ツールとR言語の中間のようなツールを探していましたがExploratoryがまさにそれでした! データサイエンスを日々の業務で活かすハードルがぐっと下がります! データの把握、可視化、分析、モデリングの流れを一通り経験でき大変勉強になりました。 様々な業界から集まった方々との交流も貴重な体験となりました。
【日本版第5回参加者】
【日本版第5回参加者】
「データ分析を行うには、まずプログラミングから」という固定観念を打破してくれました。今すぐにデータ分析を行いたい人にお薦めです。
(トレーニングの大半が生のデータを使っての実戦形式なので、一連のデータサイエンス・ワークフローがこのトレーニングだけで身に付きます。)
【日本版第3回参加者】
【日本版第3回参加者】
Rもわからず統計もわからずという何のバッグラウンドもない状態でしたが、気持ちだけで参加しました。そのような状態でも、ExploratoryというUIツールのおかげですんなりとデータ分析の世界に飛び込めました。
ブートキャンプは、Exploratoryを実際に使用して具体的なデータ分析を行いながら進めていくので、本で学習するより100倍わかりやすく、自分がわからない部分もクリアになります。 Rなどの言語が障害になりデータ分析に一歩踏み出せない方に特にオススメと思います。間違いなくデータ分析に関する視野が広がります。
【日本版第3回参加者】
【日本版第2回参加者】
【日本版第2回参加者】
【日本版第2回参加者】
【日本版第2回参加者】
【日本版第2回参加者】
【日本版第2回参加者】
【日本版第2回参加者】
【日本版第1回参加者】
週末フル4日間でExploratoryのトレーニング。データをラングることからスタートし、データを絡み合わせて、ビジュアライズからの予測や回帰の分析手法が簡単に。Wow!の連続。
Nishida CEO直伝の低音のNice Voiceに、シリコンバレー仕込みの軽快なトークで、小難しい統計の知識も解説も理解しやすく。クラスター分析したなら、きっと近い属性の仲間との出会いに素直に楽しかったw
統計学やデータ分析に関心・興味がある方にはおすすめです。
【日本版第1回参加者】
【日本版第1回参加者】
【日本版第1回参加者】
【US版参加者】
【US版参加者】
【US版参加者】